A haplotype-led approach to increase the precision of wheat breeding
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Crop productivity must increase at unprecedented rates to meet the needs of the growing worldwide population. Exploiting natural variation for the genetic improvement of crops plays a central role in increasing productivity. Although current genomic technologies can be used for high-throughput identification of genetic variation, methods for efficiently exploiting this genetic potential in a targeted, systematic manner are lacking. Here, we developed a haplotype-based approach to identify genetic diversity for crop improvement using genome assemblies from 15 bread wheat (Triticum aestivum) cultivars. We used stringent criteria to identify identical-by-state haplotypes and distinguish these from near-identical sequences (~99.95% identity). We showed that each cultivar shares ~59 % of its genome with other sequenced cultivars and we detected the presence of extended haplotype blocks containing hundreds to thousands of genes across all wheat chromosomes. We found that genic sequence alone was insufficient to fully differentiate between haplotypes, as were commonly used array-based genotyping chips due to their gene centric design. We successfully used this approach for focused discovery of novel haplotypes from a landrace collection and documented their potential for trait improvement in modern bread wheat. This study provides a framework for defining and exploiting haplotypes to increase the efficiency and precision of wheat breeding towards optimising the agronomic performance of this crucial crop.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle